Quantifying errors associated with using fecal samples to determine the diet of the California sea lion (<i>Zalophus californianus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to quantify the errors associated with using fecal samples to determine the diet of the California sea lion (Zalophus californianus). Fishes and squids of known size and number were fed to five sea lions held in enclosures with seawater-filled pools. Enclosures were washed and pools were drained periodically so that sea lion feces could be collected using a 0.5 mm mesh bag. Fish otoliths and squid beaks were collected from feces and used to estimate number and size of prey eaten. An average of 50.7% (SE = 6.4%) of 430 fishes and 73.5% (SE = 12.0%) of 49 cephalopods fed to sea lions were represented by otoliths and beaks in feces, respectively. Estimated lengths of fish from feces were less than lengths of fish fed to sea lions by an average of 30.1% (SE = 2.8%). Beaks were not digested significantly; estimated lengths of squid were underestimated by an average of only 3.3% (SE = 1.5%) relative to actual lengths. Passage rates of otoliths varied, but more than 70% were recovered within 48 h after the fish was consumed. Passage rates of beaks were generally less than those of otoliths; six beaks (11%) were collected in feces 4 days after the squid were eaten. Correction factors were created to more reliably estimate the number and size of fishes and cephalopods eaten by California sea lions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».